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课程大纲
金融犯罪中的AI简介
- 数字金融时代的欺诈和反洗钱概述
- 传统方法与AI方法的对比
- Mastercard、JPMorgan及全球银行的案例研究
用于交易监控的机器学习
- 用于风险评分和分类的监督学习
- 用于异常检测的无监督学习
- 实时警报生成和流处理
图分析和网络风险检测
- 建模实体与交易之间的关系
- 使用图AI检测复杂欺诈模式
- 使用Neo4j或类似工具进行实践
用于反洗钱的自然语言处理
- 客户尽职调查中的文本挖掘
- 使用命名实体识别进行观察名单扫描
- 基于提示的文档审查和可疑活动报告
模型治理和可解释性
- 构建可解释和可审计的模型
- 欺诈检测算法中的偏见检测和缓解
- 在合规环境中使用XAI技术
伦理、法规和模型风险
- 符合反洗钱和KYC框架（如FATF、FinCEN、EBA）
- 监控和客户监控中的AI伦理
- 报告标准和监管可审计性
部署策略和未来趋势
- 将AI模型集成到现有交易系统中
- 反馈循环和模型更新机制
- 生成式AI在欺诈调查和可疑活动报告自动化中的未来
总结与后续步骤
要求
- 了解欺诈风险和反洗钱流程
- 具备数据分析或合规报告经验
- 熟悉Python或分析平台的基础知识
目标受众
- 欺诈风险专业人士
- 反洗钱合规团队
- 安全管理人员
14 小时
客户评论 (1)
我已经有一些我了解的报告，我会使用今天看到的一些提示。
Kelly Cotham
课程 - Copilot for Finance and Accounting Professionals
机器翻译
